Java程序优化的一些最佳实践(转)

衡量程序的标准

衡量一个程序是否优质，可以从多个角度进行分析。其中，最常见的衡量标准是程序的时间复杂度、空间复杂度，以及代码的可读性、可扩展性。针对程序的时间复杂度和空间复杂度，想要优化程序代码，需要对数据结构与算法有深入的理解，并且熟悉计算机系统的基本概念和原理；而针对代码的可读性和可扩展性，想要优化程序代码，需要深入理解软件架构设计，熟知并会应用合适的设计模式。

首先，如今计算机系统的存储空间已经足够大了，达到了 TB 级别，因此相比于空间复杂度，时间复杂度是程序员首要考虑的因素。为了追求高性能，在某些频繁操作执行时，甚至可以考虑用空间换取时间。其次，由于受到处理器制造工艺的物理限制、成本限制，CPU 主频的增长遇到了瓶颈，摩尔定律已渐渐失效，每隔 18 个月 CPU 主频即翻倍的时代已经过去了，程序员的编程方式发生了彻底的改变。在目前这个多核多处理器的时代，涌现了原生支持多线程的语言（如 Java）以及分布式并行计算框架（如 Hadoop）。为了使程序充分地利用多核 CPU，简单地实现一个单线程的程序是远远不够的，程序员需要能够编写出并发或者并行的多线程程序。最后，大型软件系统的代码行数达到了百万级，如果没有一个设计良好的软件架构，想在已有代码的基础上进行开发，开发代价和维护成本是无法想象的。一个设计良好的软件应该具有可读性和可扩展性，遵循“开闭原则”、“依赖倒置原则”、“面向接口编程”等。

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项目介绍

本文将介绍笔者经历的一个项目中的一部分，通过这个实例剖析代码优化的过程。下面简要地介绍该系统的相关部分。

该系统的开发语言为 Java，部署在共拥有 4 核 CPU 的 Linux 服务器上，相关部分主要有以下操作：通过某外部系统 D 提供的 REST API 获取信息，从中提取出有效的信息，并通过 JDBC 存储到某数据库系统 S 中，供系统其他部分使用，上述操作的执行频率为每天一次，一般在午夜当系统空闲时定时执行。为了实现高可用性（High Availability），外部系统 D 部署在两台服务器上，因此需要分别从这两台服务器上获取信息并将信息插入数据库中，有效信息的条数达到了上千条，数据库插入操作次数则为有效信息条数的两倍。

图 1. 系统体系结构图

为了快速地实现预期效果，在最初的实现中优先考虑了功能的实现，而未考虑系统性能和代码可读性等。系统大致有以下的实现：（1）REST API 获取信息、数据库操作可能抛出的异常信息都被记录到日志文件中，作为调试用；（2）共有 5 次数据库连接操作，包括第一次清空数据库表，针对两个外部系统 D 各有两次数据库插入操作，这 5 个连接都是独立的，用完之后即释放；（3）所有的数据库插入语句都是使用 java.sql.Statement 类生成的；（4）所有的数据库插入语句，都是单条执行的，即生成一条执行一条；（5）整个过程都是在单个线程中执行的，包括数据库表清空操作，数据库插入操作，释放数据库连接；（6）数据库插入操作的 JDBC 代码散布在代码中。虽然这个版本的系统可以正常运行，达到了预期的效果，但是效率很低，从通过 REST API 获取信息，到解析并提取有效信息，再到数据库插入操作，总共耗时 100 秒左右。而预期的时间应该在一分钟以内，这显然是不符合要求的。

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代码优化过程

笔者开始分析整个过程有哪些耗时操作，以及如何提升效率，缩短程序执行的时间。通过 REST API 获取信息，因为是使用外部系统提供的 API，所以无法在此处提升效率；取得信息之后解析出有效部分，因为是对特定格式的信息进行解析，所以也无效率提升的空间。所以，效率可以大幅度提升的空间在数据库操作部分以及程序控制部分。下面，分条叙述对耗时操作的改进方法。

针对日志记录的优化

关闭日志记录，或者更改日志输出级别。因为从两台服务器的外部系统 D 上获取到的信息是相同的，所以数据库插入操作会抛出异常，异常信息类似于“Attempt to insert duplicate record”，这样的异常信息跟有效信息的条数相等，有上千条。这种情况是能预料到的，所以可以考虑关闭日志记录，或者不关闭日志记录而是更改日志输出级别，只记录严重级别（severe level）的错误信息，并将此类操作的日志级别调整为警告级别（warning level），这样就不会记录以上异常信息了。本项目使用的是 Java 自带的日志记录类，以下配置文件将日志输出级别设置为严重级别。

清单 1. log.properties 设置日志输出级别的片段

 # default file output is in user ’ s home directory.
 # levels can be: SEVERE, WARNING, INFO, FINE, FINER, FINEST
 java.util.logging.ConsoleHandler.level=SEVERE
 java.util.logging.FileHandler.formatter=java.util.logging.SimpleFormatter
 java.util.logging.FileHandler.append=true

通过上述的优化之后，性能有了大幅度的提升，从原来的 100 秒左右降到了 50 秒左右。为什么仅仅不记录日志就能有如此大幅度的性能提升呢？查阅资料，发现已经有人做了相关的研究与实验。经常听到 Java 程序比 C/C++ 程序慢的言论，但是运行速度慢的真正原因是什么，估计很多人并不清楚。对于 CPU 密集型的程序（即程序中包含大量计算），Java 程序可以达到 C/C++ 程序同等级别的速度，但是对于 I/O 密集型的程序（即程序中包含大量 I/O 操作），Java 程序的速度就远远慢于 C/C++ 程序了，很大程度上是因为 C/C++ 程序能直接访问底层的存储设备。因此，不记录日志而得到大幅度性能提升的原因是，Java 程序的 I/O 操作较慢，是一个很耗时的操作。

针对数据库连接的优化

共享数据库连接。共有 5 次数据库连接操作，每次都需重新建立数据库连接，数据库插入操作完成之后又立即释放了，数据库连接没有被复用。为了做到共享数据库连接，可以通过单例模式（Singleton Pattern）获得一个相同的数据库连接，每次数据库连接操作都共享这个数据库连接。这里没有使用数据库连接池（Database Connection Pool）是因为在程序只有少量的数据库连接操作，只有在大量并发数据库连接的时候才需要连接池。

清单 2. 共享数据库连接的代码片段

 public class JdbcUtil {
    private static Connection con;
    // 从配置文件读取连接数据库的信息
    private static String driverClassName;
    private static String url;
    private static String username;
    private static String password;
    private static String currentSchema;
    private static Properties properties = new Properties(); 
 
    static {
    // driverClassName, url, username, password, currentSchema 等从配置文件读取，代码略去
        try {
            Class.forName(driverClassName);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        properties.setProperty("user", username);
        properties.setProperty("password", password);
        properties.setProperty("currentSchema", currentSchema);
        try {
            con = DriverManager.getConnection(url, properties);
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    private JdbcUtil() {}
 // 获得一个单例的、共享的数据库连接
 public static Connection getConnection() {
        return con;
    }
    public static void close() throws SQLException {
        if (con != null)
            con.close();
 }
 }

通过上述的优化之后，性能有了小幅度的提升，从 50 秒左右降到了 40 秒左右。共享数据库连接而得到的性能提升的原因是，数据库连接是一个耗时耗资源的操作，需要同远程计算机进行网络通信，建立 TCP 连接，还需要维护连接状态表，建立数据缓冲区。如果共享数据库连接，则只需要进行一次数据库连接操作，省去了多次重新建立数据库连接的时间。

针对插入数据库记录的优化 1

使用预编译 SQL。具体做法是使用 java.sql.PreparedStatement 代替 java.sql.Statement 生成 SQL 语句。PreparedStatement 使得数据库预先编译好 SQL 语句，可以传入参数。而 Statement 生成的 SQL 语句在每次提交时，数据库都需进行编译。在执行大量类似的 SQL 语句时，可以使用 PreparedStatement 提高执行效率。使用 PreparedStatement 的另一个好处是不需要拼接 SQL 语句，代码的可读性更强。通过上述的优化之后，性能有了小幅度的提升，从 40 秒左右降到了 30~35 秒左右。

清单 3. 使用 Statement 的代码片段

        // 需要拼接 SQL 语句，执行效率不高，代码可读性不强
        StringBuilder sql = new StringBuilder();
        sql.append("insert into table1(column1,column2) values('");
        sql.append(column1Value);
        sql.append("','");
        sql.append(column2Value);
        sql.append("');"); 
 
        Statement st;
        try {
            st = con.createStatement();
            st.executeUpdate(sql.toString());
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }

清单 4. 使用 PreparedStatement 的代码片段

        // 预编译 SQL 语句，执行效率高，可读性强
String sql = “insert into table1(column1,column2) values(?,?)”;
PreparedStatement pst = con.prepareStatement(sql);
pst.setString(1,column1Value);
pst.setString(2,column2Value);
pst.execute();

针对插入数据库记录的优化 2

使用 SQL 批处理。通过 java.sql.PreparedStatement 的 addBatch 方法将 SQL 语句加入到批处理，这样在调用 execute 方法时，就会一次性地执行 SQL 批处理，而不是逐条执行。通过上述的优化之后，性能有了小幅度的提升，从 30~35 秒左右降到了 30 秒左右。

针对多线程的优化

使用多线程实现并发 / 并行。清空数据库表的操作、把从 2 个外部系统 D 取得的数据插入数据库记录的操作，是相互独立的任务，可以给每个任务分配一个线程执行。清空数据库表的操作应该先于数据库插入操作完成，可以通过 java.lang.Thread 类的 join 方法控制线程执行的先后次序。在单核 CPU 时代，操作系统中某一时刻只有一个线程在运行，通过进程 / 线程调度，给每个线程分配一小段执行的时间片，可以实现多个进程 / 线程的并发（concurrent）执行。而在目前的多核多处理器背景下，操作系统中同一时刻可以有多个线程并行（parallel）执行，大大地提高了计算速度。

清单 5. 使用多线程的代码片段

Thread t0 = new Thread(new ClearTableTask());
Thread t1 = new Thread(new StoreServersTask(ADDRESS1));
Thread t2 = new Thread(new StoreServersTask(ADDRESS2)); 
 
try {
    t0.start();
    // 执行完清空操作后，再进行后续操作
    t0.join();
    t1.start();
    t2.start();
    t1.join();
    t2.join();
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} 
 
// 断开数据库连接
try {
    JdbcUtil.close();
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
}

通过上述的优化之后，性能有了大幅度的提升，从 30 秒左右降到了 15 秒以下，10~15 秒之间。使用多线程而得到的性能提升的原因是，系统部署所在的服务器是多核多处理器的，使用多线程，给每个任务分配一个线程执行，可以充分地利用 CPU 计算资源。

笔者试着给每个任务分配两个线程执行，希望能使程序运行得更快，但是事与愿违，此时程序运行的时间反而比每个任务分配一个线程执行的慢，大约 20 秒。笔者推测，这是因为线程较多（相对于 CPU 的内核数），使得 CPU 忙于线程的上下文切换，过多的线程上下文切换使得程序的性能反而不如之前。因此，要根据实际的硬件环境，给任务分配适量的线程执行。

针对设计模式的优化

使用 DAO 模式抽象出数据访问层。原来的代码中混杂着 JDBC 操作数据库的代码，代码结构显得十分凌乱。使用 DAO 模式（Data Access Object Pattern）可以抽象出数据访问层，这样使得程序可以独立于不同的数据库，即便访问数据库的代码发生了改变，上层调用数据访问的代码无需改变。并且程序员可以摆脱单调繁琐的数据库代码的编写，专注于业务逻辑层面的代码的开发。通过上述的优化之后，性能并未有提升，但是代码的可读性、可扩展性大大地提高了。

图 2. DAO 模式的层次结构

清单 6. 使用 DAO 模式的代码片段

 // DeviceDAO.java，定义了 DAO 抽象，上层的业务逻辑代码引用该接口，面向接口编程
 public interface DeviceDAO {
    public void add(Device device);
 } 
 
 // DeviceDAOImpl.java，DAO 实现，具体的 SQL 语句和数据库操作由该类实现
 public class DeviceDAOImpl implements DeviceDAO {
    private Connection con;
    public DeviceDAOImpl() {
        // 获得数据库连接，代码略去
    }
 @Override
 public void add(Device device) {
        // 使用 PreparedStatement 进行数据库插入记录操作，代码略去
    }
 }

回顾以上代码优化过程：关闭日志记录、共享数据库连接、使用预编译 SQL、使用 SQL 批处理、使用多线程实现并发 / 并行、使用 DAO 模式抽象出数据访问层，程序运行时间从最初的 100 秒左右降低到 15 秒以下，在性能上得到了很大的提升，同时也具有了更好的可读性和可扩展性。

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结束语

通过该项目实例，笔者深深地感到，想要写出一个性能优化、可读性可扩展性强的程序，需要对计算机系统的基本概念、原理，编程语言的特性，软件系统架构设计都有较深入的理解。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，想要将这些基本理论、编程技巧融会贯通，还需要不断地实践，并总结心得体会。

本文转载，英文出自： IBM DeveloperWorks